L'importanza dell'analisi dell'e-learning per migliorare l'apprendimento e la formazione aziendale

Analisi dell'apprendimento

L'analisi dell'apprendimento può essere definita come "la raccolta, l'analisi, la valutazione e la rendicontazione dei dati sugli studenti in contesti specifici, per una migliore comprensione e ottimizzazione degli ambienti di apprendimento in cui si verifica". L'analisi dell'apprendimento e un adeguato sistema di gestione dell'apprendimento personalizzato a Bangalore possono fornire i metodi e gli strumenti per raccogliere i dati degli studenti durante lo svolgimento di una lezione al fine di comprendere e aggiornare i profili dei singoli studenti.

I tipi di dati degli studenti utilizzati appartengono alla categoria "Dati dinamici degli studenti" e possono includere (a) il rendimento nelle attività di valutazione, il coinvolgimento nelle attività di apprendimento, (c) l'interazione con le risorse e/o gli strumenti didattici digitali e (d) i dati comportamentali. Questo aiuta ulteriormente ad analizzare e riportare i dati per facilitare interventi personalizzati (es. feedback e scaffolding) .

L'analisi dell'apprendimento circola da alcuni anni nei circoli di L&D. Ma quali valori ha effettivamente per la tua organizzazione? Le aziende ora preferiscono fornire programmi di formazione completi con l'aiuto del miglior sviluppo di portali educativi in ​​India ai propri dipendenti per garantire un reddito più elevato senza formazione formale.

Le aziende sembrano guadagnare profitto e successo con una maggiore produttività e un ROI migliore rispetto a quelle aziende che non offrono corsi di formazione per i dipendenti. Diverse metriche di analisi dell'eLearning e qualsiasi azienda leader nello sviluppo di portali educativi a Bangalore, in India, aiutano a creare programmi di formazione personalizzati e quindi a monitorare l'efficacia di un'azienda. In questo blog, abbiamo cercato di annotare i vantaggi delle metriche di analisi dell'apprendimento e l'impatto della formazione aziendale sulla tua attività in un modo migliorato che può aprire la strada alla creazione di una formazione efficace, rivoluzionando così la percezione generale della formazione aziendale.

Vantaggi del programma di analisi dell'apprendimento nella formazione aziendale

I programmi di formazione valgono i soldi investiti?

Quanto sono utili queste attività e programmi di e-learning per la forza lavoro di un'organizzazione?

C'è un numero crescente di organizzazioni che preferiscono optare per programmi di e-learning come parte dei loro programmi di formazione aziendale e sviluppo Lms a Bangalore . I recenti progressi tecnologici sono stati in grado di misurare l'efficacia della formazione e il livello di prestazioni di ciascun dipendente per ogni corso seguito. Continua a leggere per saperne di più sui vari metodi in cui l'analisi dell'apprendimento ha avuto un impatto sui programmi di formazione aziendale per il successo.

• Aiuta a definire la tua strategia di apprendimento
• Identifica eventuali difficoltà di apprendimento specifiche
• Buy-in e supporto del senior management
• Predittivo per le prestazioni future
• Migliore conservazione dei contenuti da parte degli studenti
• Fornitura di risparmi sui costi a lungo termine insieme a una migliore efficacia

Aspetti che influenzano la Formazione Aziendale e il suo miglioramento della produttività

1. Moduli di apprendimento personalizzati:

Le esperienze di apprendimento personalizzate sono un modo efficiente per implementare programmi di formazione personalizzati. Questi sono incorporati per soddisfare le preferenze di apprendimento dei singoli studenti e/o dei gruppi di studenti. Ciò si ottiene attraverso un'analisi approfondita dei dati su diverse unità funzionali, ruoli e preferenze di apprendimento dei dipendenti all'interno di un'organizzazione.

2. Analisi delle prestazioni dei singoli dipendenti:

La maggior parte dei programmi di e-training prevede un processo di valutazione o valutazione alla fine del modulo che aiuta a tracciare la comprensione del contenuto da parte degli studenti. I dati relativi alle prestazioni dei dipendenti possono essere utilizzati per prevedere la sua prestazione/livello di coinvolgimento in un rispettivo corso e quindi possono essere ulteriormente utilizzati per implementare nuove strategie per migliorare le prestazioni complessive garantendo l'efficienza.

3. Maggiore fidelizzazione degli studenti:

L'analisi dell'apprendimento si rivela estremamente utile per monitorare i progressi dei singoli studenti e quindi monitorare il completamento con successo poiché in alcuni casi gli studenti non riescono a completare i programmi di formazione sulla conformità. In questi casi, le aziende si trovano ad affrontare circostanze che determinano l'inefficacia del corso e-learning che indica chiaramente una forza lavoro meno qualificata.

4. Programmi di e-Training efficaci:

L'analisi dell'apprendimento consente il monitoraggio delle attività, la comprensione del loro potenziale personalizzato e quindi il coinvolgimento dei dipendenti di conseguenza. Ogni discente viene fondamentalmente valutato in base al tempo dedicato a ciascun modulo del corso e-learning, o alle attività di apprendimento, ai contenuti, alle valutazioni di quel modulo. Dopo ogni corso/modulo viene effettuata un'analisi approfondita che verifica il feedback dei dipendenti al fine di rivelare strategie puntuali per ulteriori modifiche.

5. Metodo conveniente:

Le aziende offrono diversi corsi per i propri dipendenti ma non riescono ad accedervi con successo alla maggior parte. Laddove ogni corso potrebbe non avere la portata desiderata, un'adeguata analisi dei dati relativi all'accesso al corso, al completamento e/o ai punteggi di valutazione rivela l'esito effettivo dei programmi di formazione. Anche le organizzazioni preferiscono investire in corsi che assicurino un pre- assessment per verificare le competenze dei propri dipendenti e non le soft skill di base.

Tipi/fili di analisi dell'apprendimento

Il mondo di oggi è senza dubbio guidato dai dati e la formazione aziendale non fa eccezione. Learning Analytics consente alle organizzazioni di prendere decisioni informate e pertinenti in materia di L&D. Al contrario, in assenza di dati, le decisioni di L&D vengono prese principalmente sulla base di supposizioni, intuizioni, opinioni e modelli precedenti che probabilmente non forniscono una formazione efficace garantita o creano l'impatto aziendale desiderato. È qui che l'analisi dell'apprendimento funge da obiettivo, consentendo così alle organizzazioni di visualizzare e implementare cambiamenti migliorati a livello di corso o strategia.

Iniziare con una corretta analisi dell'apprendimento può essere difficile. Ad esempio, può essere difficile capire da dove cominciare o come coordinarsi con diverse funzioni come l'IT, garantendo così esperienza in eLearning e/o Instructional Design, LMS, analisi e così via. Tuttavia, lo sforzo si rivelerà sicuramente fruttuoso poiché sfruttare l'analisi dell'apprendimento nell'e-Learning comporta numerosi vantaggi.

L'analisi dell'apprendimento può essere classificata in quattro filoni principali, che sfruttano gli stessi tipi di dati degli studenti, ma mirano a ottenere risultati diversi. Di seguito sono menzionati alcuni vantaggi dal punto di vista di 4 diversi tipi di analisi dell'apprendimento.

1. Analisi descrittiva

L'analisi descrittiva mira ad analizzare i dati e creare dashboard che descrivono modelli o approfondimenti significativi che emergono da queste analisi. Consente di raccogliere i dati da più fonti per fornire informazioni dettagliate sulle prestazioni passate. Questi dati possono essere ulteriormente utilizzati per prendere decisioni più informate che avranno un impatto sui futuri programmi di formazione per un dipendente. Pertanto, l'analisi descrittiva in genere ti presenterà le risposte alle domande su ciò che è già accaduto.

Ad esempio, un operatore sanitario può controllare il numero di pazienti ammessi in media in una settimana e un rivenditore può conoscere le vendite mensili medie. Allo stesso modo, con l'eLearning è anche possibile trovare il numero di iscrizioni ai corsi, le percentuali di superamento, i punteggi di valutazione ecc.

Se i dati mostrano tassi di abbandono scolastico in aumento, potrebbe essere necessario adottare misure per migliorare il contenuto della formazione o probabilmente pensare di passare a una strategia di apprendimento più coinvolgente. Queste scoperte ti permetteranno sicuramente di migliorare i programmi di formazione ed eliminare quei corsi che non valgono i soldi e le risorse dell'organizzazione.

L'analisi descrittiva, tuttavia, si limita a indicare che è successo qualcosa, senza spiegare adeguatamente il perché. Pertanto, nel caso in cui la tua organizzazione sia alla ricerca di informazioni approfondite, è meglio combinare analisi descrittive con altri tipi. Esempi di Descriptive Learning Analytics includono SmartKlass e Learning Analytics Enhanced Rubric, che sono i plug-in per il Moodle Learning Management System.

2. Analisi diagnostica

L'analisi diagnostica può essere utilizzata per esaminare e porre domande sul motivo per cui è successo qualcosa.

Gli elementi rilevanti possono essere facilmente individuati e anche i modelli possono essere identificati per ottenere informazioni dettagliate su una particolare opportunità. Ad esempio, i dati dell'analisi diagnostica potrebbero fornire informazioni su un corso eLearning sul servizio clienti che ha registrato tassi di completamento bassi da parte dei dirigenti senior, mentre i nuovi assunti lo hanno ritenuto più efficace.

Ulteriori diagnosi hanno rivelato che il contenuto del corso era relativamente di base per i dirigenti senior, suggerendo così che l'organizzazione ha bisogno di implementare per loro un livello avanzato e migliorato di corso di assistenza clienti.

In un certo senso, l'analisi dettagliata ha evidenziato la necessità di soddisfare le esigenze specifiche dei singoli discenti e di offrire un'esperienza di apprendimento migliore e personalizzata che aiuterebbe a garantire che il programma di formazione non sia ridondante e sia in grado di incidere positivamente sulle prestazioni di tutti gli studenti.

3. Analisi predittiva

Come suggerisce il nome, l'analisi predittiva si concentra per prevedere le tendenze future nell'avanzamento del corso e viene in genere utilizzata per identificare gli studenti che potrebbero diventare "a rischio" in termini di basso coinvolgimento o basse prestazioni.

Presenta ciò che è probabile che accada ed è correlato a “ Predict Future Trends in Progress ”. Prende in considerazione i risultati dei dati esistenti per prevedere il futuro. Tuttavia, va notato che le previsioni sono solo una stima e l'accuratezza dipende fortemente dalla qualità dei dati e dalla stabilità delle situazioni correlate.

L'analisi predittiva può aiutare a identificare le probabili difficoltà che gli studenti potrebbero incontrare durante un corso di apprendimento. Ciò consente ai superiori di creare opportunità in grado di fornire un intervento precoce e un supporto mirato. Inoltre, l'analisi predittiva può essere utilizzata per migliorare la qualità della formazione e il rapporto di coinvolgimento.

Ad esempio, supponiamo che i dati di un sondaggio post-corso abbiano rivelato che alcuni studenti non preferissero accedere all'e-program da un desktop. Piuttosto, la maggior parte di loro preferisce accedere al programma di formazione elettronica sempre e ovunque sui propri dispositivi mobili. In questo caso, i profili degli studenti e l'analisi predittiva possono aiutarti offrendo soluzioni in formati di microlearning che dovrebbero essere in grado di soddisfare le esigenze individuali. Esempi di strumenti di analisi dell'apprendimento predittivo includono Early Warning System, che è un plug-in per BrightBytes Clarity Learning Management System, e lo strumento Engagement Analytics, che è un plug-in per Moodle Learning Management System.

4. Analisi prescrittiva

Lo scopo dell'analisi prescrittiva è generare raccomandazioni per ulteriori azioni di insegnamento e apprendimento, ovvero suggerire risorse o strumenti educativi alternativi. È più correlato al modo " Raccomanda azioni di insegnamento e apprendimento ". L'analisi prescrittiva ti aiuta a pianificare strategicamente gli interventi di formazione. Prendiamo un esempio di un curriculum di corsi eLearning che deve essere distribuito ai dipendenti dell'industria manifatturiera. Le indagini sui corsi che sono state condotte in passato hanno evidenziato 2 aspetti. A. I corsi eccellono teoricamente; ma sarebbe più vantaggioso se gli studenti potessero imparare ad applicare questo al loro lavoro.

In questo scenario, le simulazioni possono essere fornite per aiutare progressivamente gli studenti ad applicare il loro apprendimento in un ambiente simulato che, a sua volta, aumenterà il valore e l'impatto del programma di formazione. Esempi di strumenti di analisi dell'apprendimento prescrittivo includono lo strumento LearnSmart, che è stato sviluppato da McGraw-Hill Education, e lo strumento Adaptive Quiz, che è un plug-in per il sistema di gestione dell'apprendimento Moodle.

Scopri di più con Learning Analytics

L'apprendimento personalizzato è una sfida chiave nell'istruzione globale poiché al centro rimane la necessità di un profilo studentesco accurato e significativo. Tuttavia, lo sforzo di popolare e aggiornare manualmente i profili degli studenti accurati è solitamente restrittivo, il che fa emergere la necessità di un buon sistema di gestione dell'e-learning a Bangalore . Per superare questo ostacolo, sono state proposte specifiche tecnologie di Analytics che utilizzano Learning Analytics.

Nel mondo odierno basato sui dati, l'analisi dell'apprendimento offre una visione approfondita del modo in cui i programmi di formazione aziendale sono allineati agli obiettivi dell'organizzazione e alle esigenze di apprendimento individuali. C'è un'eccellente opportunità per i leader di L&D, così come per i loro stakeholder, di prendere decisioni basate sui dati e di utilizzare l'analisi dell'apprendimento. Pertanto, se la tua organizzazione non ha ancora iniziato a utilizzare l'analisi dell'apprendimento per migliorare la qualità e il ROI dei programmi di formazione, è tempo di pensare all'implementazione dell'analisi dell'apprendimento per massimizzare l'efficacia della formazione.

Perché aspettare, opta per l'analisi eLearning con noi...

Learning Analytics aiuta gli educatori e i formatori a fornire supporto personalizzato a ciascun dipendente raccogliendo, elaborando e segnalando vari dati per monitorare e quindi visualizzare le prestazioni di ogni studente. Come per le organizzazioni, questo strumento consente il processo decisionale basato sui dati con dipendenti qualificati e formati.

L'analisi dell'apprendimento garantisce la conservazione dei contenuti a lungo termine da parte degli studenti, contribuendo così allo sviluppo del business. Consente a un'organizzazione di fornire al proprio team di formazione una grande opportunità per identificare le tendenze e i modelli recenti nei corsi, metodi di apprendimento aggiornati e contenuti di formazione. Questi dati devono essere utilizzati per avere ampie implicazioni che aprano la strada a un miglioramento mirato del business.

L'analisi dell'eLearning ha aperto con successo il canale per un'efficace formazione aziendale sugli aspetti dei requisiti di formazione estesi, della produttività dei dipendenti e del monitoraggio delle prestazioni LMS, che produce un aumento delle entrate nel periodo di tempo desiderato. Esistono numerosi fornitori di LMS efficienti con una grande esperienza nello sviluppo di portali educativi aziendali personalizzati in India che competono per fornire le migliori analisi di e-learning per la formazione aziendale.